Modelos espaciales lineales gausianos en el estudio de la variabilidad espacial

Descripción del Articulo

Los modelos espaciales lineales gausianos son utilizados para explicar la estructura de variabilidad espacial de variables aleatorias regionalizadas, permitiendo la construcción de mapas temáticos por interpolación utilizando la técnica kriging. La estimación de los parámetros del modelo es realizad...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Uribe Opazo, Miguel Angel
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2015
Institución:Universidad Nacional Mayor de San Marcos
Repositorio:UNMSM-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:cybertesis.unmsm.edu.pe:20.500.12672/4828
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12672/4828
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Dependencia espacial
Geoestadística
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03
Descripción
Sumario:Los modelos espaciales lineales gausianos son utilizados para explicar la estructura de variabilidad espacial de variables aleatorias regionalizadas, permitiendo la construcción de mapas temáticos por interpolación utilizando la técnica kriging. La estimación de los parámetros del modelo es realizada utilizando el método de máxima verosimilitud, obteniendo estimadores no sesgados de variancia mínima. Sin embargo, la estimación de los parámetros del modelo, así como la construcción de los mapas temáticos, puede ser afectada por la presencia de observaciones influyentes, siendo necesario estudios de sensibilidad. El objetivo de este trabajo es de presentar: los métodos geoestadísticos en el estudio de la variabilidad espacial de variables regionalizadas utilizando los modelos espaciales lineales gausianos; estudiar las técnicas de diagnósticos de influencia global y local de las variables regionalizadas utilizando tres esquemas de perturbación para la variable respuesta que son presentadas en la literatura. Finalmente, la metodología presentada es aplicada en dos conjuntos de datos reales, posibilitando evaluar la metodología desarrollada. Palabras clave: Dependencia espacial, Diagnóstico, Geoestadística, Máxima verosimilitud.
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